Cherry for SDU创新实训团队周报（五）

创新实训项目中期总结

一、项目整体进展

本项目基于Haystack框架构建生产级RAG（检索增强生成）系统，覆盖技术选型、核心功能开发、中文优化、服务器部署、前端交互全流程。通过五周迭代，实现以下核心成果：

1. 技术架构分析：完成BM25检索、语义排序、Pipeline设计的深度解析。
2. 功能验证：集成DeepSeek API，实现基础问答与RAG功能，发现BM25中文支持问题。
3. 多维优化：引入jieba分词、流式输出、ChromaDB持久化存储，显著提升中文场景性能。
4. 生产部署：完成Docker容器化部署与依赖配置，支持跨平台运行。
5. 交互升级：基于FastAPI+SSE实现流式输出，搭建动态渲染前端界面。

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二、分阶段进展与关键技术

1. 第一阶段（2025.04.02）：Haystack技术架构分析

• 目标：拆解框架核心模块，明确技术路线。
• 关键技术：
  • BM25检索算法：优化长文本匹配，公式如下：
    $$Score(D,Q)=\sum _{i=1}^{n}IDF(q_i)\cdot \frac{f(q_i,D)\cdot (k}{f(q_i,D)+k_1\cdot (1-b+b\cdot \frac{|D|}{avg\text{dl}})}$$